我国茶叶生产流通信息服务模式研究*

付 磊，张 傲，季 璇，张振云

(1.安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥 230036；2.安徽农业大学 茶与食品科技学院，安徽 合肥 230036；3.金寨县农业发展委员会 农技推广中心，安徽 金寨 237300)

十八大以来，党中央、国务院高度重视农业生产，经济作物结构调整加快。2017年，我国茶叶总产量达到255万吨，较上年增长6.0%，年均增长7.8%，中国是世界第一大茶叶生产国和消费国、第二大茶叶出口国[1]。我国茶叶主产区地理分布不均衡，生产具有季节性和分散性的特点，流通主体和流通渠道呈多元化，流通效率低下[2]。由于我国农村经济基础、交通条件、人员素质、自然资源等存在较大差异，农村信息化建设比较落后，茶叶在生产、交易、流通等重要环节上存在着明显的信息不对称情况，导致茶叶的生产成本较高、质量不具有优势和流通环节费用较大。茶叶市场上的生产成本、流通成本、流通效率以及茶叶质量和安全问题是影响茶叶生产流通的重要因素。

我国茶叶生产流通环节的信息化水平低、市场管理体制不健全以及流通主体较多等造成买卖双方信息不对称，引起茶叶的生产流通成本较高、流通效率低、茶叶品质不稳定等问题，制约着茶叶生产流通信息服务水平的提升，也使得我国茶叶供、产、销市场没有形成紧密的产业链，全产业链发展受到了极大制约。因此，研究茶叶生产流通信息服务模式，对于构建我国现代化茶叶生产流通体系具有重要的现实意义。

一、茶叶生产流通信息服务模式的内涵

国内学者目前主要研究茶叶流通体制、流通效率等问题。张必桦等深入分析了我国茶叶流通体制中存在的问题及其原因，提出了创新茶叶流通渠道的策略[2]。李定珍等对茶叶流通效率进行实证测评并分析其演进趋势，提出推进茶业品牌整合与提升，实施茶叶流通品牌战略[3]。郭少杰等构建了茶叶安全生产可追溯信息系统，将生产、加工、流通和消费各个环节连接起来，对茶叶生产与销售过程中各环节进行记录和前向或后向追溯[4]。目前国内对茶叶生产流通信息服务模式问题进行研究的文献较少，本文基于对其他行业的学习和研究，以及对安徽主要产茶区进行的实地调研，明确了茶叶生产流通信息服务模式的内涵，并总结了目前国内主要的五种茶叶生产流通信息服务模式。

茶叶生产流通信息服务是指茶叶在生产流通过程中信息服务主体对各环节产生的信息进行收集、加工、分析，并通过相关媒介进行传播、共享有价值的信息，帮助产业链上的各类用户提升茶叶生产流通效率，实现生产流通效益最大化的过程。从信息服务主体采集、加工、传递有效信息给服务对象的角度，提出茶叶生产流通信息服务运行过程(见图1)。

图1 茶叶生产流通信息服务运行图

信息服务主体一般由农技站、茶叶合作社、茶叶龙头企业、茶叶批发市场以及“互联网+”平台组成，信息源为茶叶种植到销售到消费者手中的整个过程所涉及到的如茶叶品种、茶园建设、茶叶加工信息等，信息服务内容分为茶叶种植、加工、包装、运输、贮存以及销售六个方面，信息服务对象为茶农、零售商、批发商、茶叶加工厂和消费者。信息服务主体对信息源进行采集、加工、处理为信息服务内容并筛选有用信息，通过媒介将有用信息传递到信息服务对象手中，信息服务对象再将信息反馈给信息服务主体。由于信息服务主体的不同导致信息服务过程的差别，因此产生不同的信息服务模式。作者认为茶叶生产流通信息服务模式是指在茶叶生产流通信息服务过程中，通过不断探索和总结归纳出来的信息服务典型模式，是茶叶生产流通各环节相关主体通过长期实践得出的方法论。目前国内学者对茶叶生产流通信息服务模式的研究较少，没有将服务模式进行清楚分类，本文将其分为五种典型模式。

二、我国茶叶生产流通信息服务模式分类

ZhangYun等按照信息传播方式的不同将农业信息服务模式分为门户网站服务、基于移动互联网的服务和多渠道服务等七种[5]。方新平等以信息服务为对象将淡水活鱼现代生产流通信息分为合作社为主导、龙头企业为主导和平台主导三种服务模式[6]。本文参考农业及其他产业生产流通信息服务模式，结合安徽省主要茶产区六安金寨、宣城、黄山的实地调研情况，根据信息服务内容、主体、客体、环节的不同，将茶叶生产流通信息服务模式归纳为农技站与农技员模式、茶叶合作社模式、茶叶龙头企业与农户模式、茶叶批发市场带动模式以及“互联网+”平台模式。结合茶叶生产流通信息服务运行图，提出五种茶叶生产流通信息服务模式运行过程(见图2)。

图2 五种茶叶生产流通信息服务模式运行图

(一)农技站与农技员模式(S1)

农技站全称是“农业技术推广站”，为农业部的下属机构之一。以农技站作为信息服务主体，主要收集茶叶种植、加工信息，将信息传递给茶农，主要是在生产环节发挥作用。农技站的主要职能是直接面向农民，指导农民生产，提供农业服务。农技员下村入户进行技术指导，组织生产环节的技术培训和新技术的推广。2018年中国茶产业杭州指数报告的指数编制是依托国家茶叶产业技术体系30个综合试验站，在全国16个茶叶主产省份筛选出114个示范县、18个产地批发市场，设立了397个初制加工厂采集点和90个批发市场采集点；并且组建了一支由150余名了解市场、熟知行情的专业人员采集信息，其中农技员115名，占总人数的76%。指数编制为复杂的系统性工程，杭州指数从立项到本期完成，总历时不足10个月，运行还不足3个月，可见农技站在全国覆盖很广，信息收集效率较快。农技员虽然对茶叶品种、农药化肥使用、茶叶采摘等方面专业性知识了解较多，但与茶叶的流通领域接触不多，对茶叶包装、运输、销售等信息了解不多。

(二)茶叶合作社模式(S2)

S2模式是指依托农业主管部门或科研院校，整合政府、科研院校的资金、技术、信息等资源，由乡镇、村委会带头成立茶叶合作社。以茶叶合作社作为信息服务主体，主要收集茶叶种植、加工、包装、贮存信息，将信息传递给茶农、批发商和茶叶加工厂。茶叶合作社紧紧围绕技术服务、市场信息等内容，为会员提供信息服务，辐射带动茶农生产。安徽省金寨县的齐绿源茶叶合作社，家庭专门从事茶叶生产的人数共8人，其中夫妻2人和6个亲戚，自有茶园300亩。其在采茶季雇佣50个临时工采摘茶叶，雇佣2个长期工与1个临时工进行茶园管理，雇佣4人进行茶叶加工。妻子在六安市开实体店销售茶叶，6个亲戚中有4个负责茶季生产管理，1～5个负责运输。金寨县面冲六安瓜片茶叶合作社联合体，统一采购有机肥发放给农户，在生产季节为茶农提供技术指导，为茶农提供统一包装的销售服务，并且带动20户贫困户的帮扶工作。2017年安徽省茶叶合作社数量共有2 194个，较2016年的1 953个增加了241个，增长了10%。茶叶合作社一般为自有茶园种植、加工并且协议收购周边农户鲜叶加工，有专门的加工器械和加工技术，并且有统一的产品包装和仓库贮存。茶叶合作社在销售方面虽有涉及，但一般为收购鲜叶进行初加工制成干叶卖给茶企，因此茶叶品牌经营和销售能力较弱。

(三)茶叶龙头企业与农户模式(S3)

以茶叶龙头企业作为信息服务主体，主要收集茶叶加工、包装、运输、贮存以及销售信息，将信息传递给茶农、零售商、批发商和消费者。依托茶企辐射带动茶农生产，企业负责茶叶加工、包装、销售，为茶农提供技术支持，茶农负责茶叶种植，为企业提供茶鲜叶。谢裕大茶叶股份有限公司是一家集生产、加工、销售、科研为一体的大型企业，公司拥有万亩原产地茶园，并与茶农签订《鲜叶收购合同书》，以协议价收购鲜叶并在黄山毛峰等四大品类茶叶源产地建有茶叶加工基地，对鲜叶进行初制和精制加工。企业设有仓储物流部，建立冷冻仓库储藏茶叶，拥有自有物流人员和物流车队，实现对各店铺茶叶的配送。公司有独立的品牌、商标、专利等，在全国建立品牌旗舰店30余家，加盟合作专卖店300余家，通过实体店、网络营销等实现线上线下同步销售，销售网络覆盖全国各省份。2017年安徽省国家级茶叶龙头企业共有3家、省部级53家、地市级(不含县级市)239家，相比于2016年国家级3家、省部级45家、地市级(不含县级市)184家同比增长了0%、15%、23%。茶叶龙头企业注重产品的品牌打造，产品包装和销售，拥有自己的加工和贮存基地，在产品的营销方面占据优势。

(四)茶叶批发市场带动模式(S4)

政府或企业集团出资建成茶叶批发市场，以茶叶批发市场作为信息服务主体，主要收集茶叶包装、运输、贮存以及销售信息，将信息传递给茶农、零售商和批发商，批发市场主要在流通环节发挥作用。茶叶批发大户将茶叶卖给各个零售商、批发商以及消费者，再由它们将茶叶市场供求信息、消费者喜好信息等反馈给广大茶农，茶农得到信息后调整茶叶生产。国家统计局数据显示，茶叶批发市场成交额每年在不断增长，由2008年的113.93亿元增加到2015年的249.64亿元。除2014年茶叶批发市场交易额增加0.23%外，其余年份的年增长率均为8%～23%。茶叶批发市场是茶叶从产区到销区的主要场所和流通渠道，对茶叶价格、消费者需求等信息具有较强优势，市场反应灵活，对于引导茶农生产，合理调整生产具有重要意义。茶叶批发市场品牌运营和市场推广能力较弱，自建物流比例较低，仅为3%，采用自行运输和第三方物流的比例分别为35%和24%，物流配送服务较弱[7]。早期的批发市场基础设施比较低，配套服务不完善，在茶叶交易旺季通常出现商流、物流的拥挤和混乱，购物体验比较差。

(五)“互联网+”平台模式(S5)

“互联网+”平台是指B2B、B2C、C2C、独立商城以及微商微博等电子商务平台，以互联网+平台作为信息服务主体，主要收集茶叶种植、加工、包装、运输、贮存以及销售信息，将信息传递给茶农、零售商、批发商、茶叶加工厂和消费者，覆盖生产和流通两个环节。一个互联网+平台连接着茶叶的生产端和消费端，买卖双方依托平台进行连接、交易。“艺福堂”创立于2008年，目前已在淘宝网、天猫、京东、微信商城等30余家电商平台建立自己的销售渠道，艺福堂APP目前也已建成投入使用。艺福堂在茶叶原产地建立基地，或在当地建立专有合作社，利用自有的茶叶加工厂进行加工、贮藏、保鲜，并通过互联网销售。艺福堂借助互联网平台来削减渠道，减少利益链，从而提高收益。互联网+平台通过对行业内优质的茶叶资源进行整合，借助平台为企业、消费者提供智慧化、个性化的产品，并且结合自身的物流优势降低各环节的仓储成本，从而提高茶叶流通的效率。

三、我国主要茶叶生产流通信息服务模式比较分析

(一)比较方法

目前，国内学者对五种茶叶生产流通信息服务模式研究较少，深入比较分析的更少。层次分析法和模糊综合评价法是将定量分析和定性分析相结合的综合分析方法，该方法有一定的系统性和合理性，国内在农业信息服务水平和信息服务质量评价研究中多采用这两种方法。本文依据茶叶生产流通信息服务发展现状和实际调研情况等方面综合考虑采用层次分析法与模糊综合评价法相结合的方法，对五种信息服务模式进行比较分析。

1.层次分析法

层次分析法是一种多层次权重分析决策方法，利用层次分析法计算出指标权重。层次分析法主要步骤如下：

第一步，对研究的问题选取评价因素，建立评价指标体系。

第二步，构造判断矩阵A；采用Saaty的1—9值法进行量化表示，根据标度的结果，构造两两比较判断矩阵。

第三步，运用和积法求解判断矩阵，计算权重。

(1)

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第四步，对问卷获取的标度值进行一致性检测；计算判断矩阵的一致性指标CI和一致性比率CR，如果CR<0.10则通过一致性检验。

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2.模糊综合评价法

模糊综合评价法是借助模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价的一种方法。模糊综合评价法主要步骤如下：

第一步，确立评价子集；设评价子集为U={u1，u2，…，un}为刻画评价对象的n种评价因素，其中n是评价因素的个数。

第二步，确立评价对象的评语集合；设V={v1，v2，…，vm}，是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成评语等级的集合，m为评语等级个数。

第三步，确立评价因素的权重向量；运用和积法，依据层次分析法进行评价指标权重的求解。

第四步，进行单因素模糊评价，构造模糊关系矩阵；确立等级模糊评价子集以后，需要逐一对评价目标进行评价因素上的量化，即从确定单个因素的角度确定评价目标对于相应模糊评价子集的隶属度，从而建立模糊关系矩阵R。

第五步，求解相应的权向量；使用层次分析法求出权向量W，并确定评价因素间相对重要程度，从而求得各评价指标的权重系数。

第六步，建立模糊综合评价的模糊算子；常用的模糊算子关系有四种类型，其中加权平均型模糊算子因为兼顾到了各项评价指标的权重，能够完整的体现被评价对象的整体特征。经过分析比较，本文采用加权平均型模糊算子类型进行模糊综合评价，以及确定评价目标的最终评价等级。

第七步，模糊综合评价的最终评价结果表示为模糊关系矩阵R和权向量W的复合运算，记为Z。

Z=W×R=[w1,w2,w3,…,wn]×

(6)

(二) 评价指标的选取

方新平从信息采集能力、信息服务内容、信息传播渠道、信息服务效益、信息服务保障机制五个方面，选取了19个指标构建了淡水活鱼现代生产流通信息服务水平衡量指标。李瑾等从主客体信息能力、信息服务内容、信息传播渠道、信息服务效益、服务保障五个方面，选取了18个指标构建了农村信息服务综合评价指标体系[8]。本文结合茶产业生产流通环节的信息服务发展现状，最终从信息服务设施、信息服务内容、信息服务队伍、信息服务效益、信息服务保障机制5个方面，选取了17个指标构建了茶叶生产流通信息服务能力评价体系(见表1)。

(三)评价指标权重分析研究

关于指标权重的确定，作者运用德尔菲法邀请了三名业内专家、三名批发商、三名茶叶合作社带头人、三名茶叶龙头企业主、三名农技员不同领域共15人组建专家打分小组，打分组各成员根据经验对不同指标进行赋分。将专家的评分进行统计，采用层次分析法进行计算，得到各指标的权重值WCi(见表2)。

表1 茶叶生产流通信息服务水平衡量指标

表2 茶叶生产流通信息服务水平评价指标体系及指标权重分配

(四)评价指标的模糊综合评价

本文邀请前述具有代表性的15位专家对5种茶叶生产流通信息服务模式下的所有二级指标进行了相关的模糊评价。文章选取农技站与农技员模式各项指标模糊打分作为实例(见表3)。

表3 对农技站与农技员模式各项指标模糊评价打分

根据表3给出的相关数据，建立模糊判断矩阵，求出评价指标所对应的相关隶属度，从而得出最终综合评价结果。具体操作如下：

第一步，一级评价指标信息服务设施A的二级评价指标的模糊评价结果可进行如下表示：

于是，记一级指标信息服务设施的模糊评判矩阵为RA、指标隶属度为ZA，可构建为：

对RA进行复合运算，即：

第二步，根据上述方法可分别求出信息服务内容B、信息服务队伍C、信息服务效益D以及信息服务保障E下属的二级指标的隶属度值ZB、ZC、ZD，ZE分别如下：

第三步，综上本次茶叶生产流通信息服务综合评价矩阵为Z′，则有

因此，按照前文所述的茶叶生产流通信息服务评价集所对应的分值集合表示为U={u1、u2、u3、u4、u5}={90，80，70，60，50}，以及所求得的最终评价结果Z，便可得到农技站与农技员模式下茶叶生产流通信息服务水平的最终分值为

(五)五种茶叶生产流通信息服务模式综合评价分值排序

参照上文农技站与农技员信息服务模式综合评价方法，分别求出其他四种信息服务模式综合评价分值，得出五种茶叶生产流通信息服务模式综合评价分值排序表(见表4)。

表4 茶叶生产流通信息服务模式综合评价分值排序

四、我国茶叶生产流通信息服务模式的演化

按照信息服务模式最终评价分值排序的结果，可得到s5>s3>s2>s4>s1，“互联网+”平台模式综合分值最高，茶叶龙头企业与农户模式综合分值次之，然后依次是茶叶合作社模式、茶叶批发市场带动模式，农技站与农技员模式。“互联网+”平台模式是指基于交易流通平台的从生产端到消费端直接连接而成的信息服务模式，其综合能力水平排第一，主要在于平台信息服务内容覆盖生产流通各个环节，信息全面性和及时性高，信息服务设施和信息服务队伍优于其他四种信息服务模式。农技站与农技员模式服务对象是茶农，服务于生产端，信息全面性和及时性差，且其信息服务设施落后、信息服务保障机制不健全，因此排名落后。茶叶龙头企业与农户模式、茶叶合作社模式和茶叶批发市场带动模式分别位列二、三、四，这三者信息主要服务于其紧密的利益相关体，服务内容具有针对性。

“互联网+”平台模式主要联结生产端和消费端，集中在流通领域，生产领域涉及很少，如淘宝、京东等第三方电商平台，茶企入驻多数是以出售茶叶为主，很少有企业将茶叶的种植、加工等过程进行信息共享。随着互联网技术的发展，进入了大数据时代，云技术开始在各个行业发展起来。云计算在农业生产流通中起到了重要的作用，它的产生和运用改变了传统信息的传播方向，农业信息服务模式也发生着变化。在云计算服务模式下，信息服务企业不再需要各自建设信息服务设施搭建信息服务平台，而是直接从云中心租用所需的资源和服务，这样改变了传统的信息传递方式，减少了信息传递环节，提高了各环节的流通效率[9]。作者提出建立以茶叶云为主体的信息服务模式，不同层次的信息需求者向茶叶云平台输入信息需求，茶叶云平台对问题类型进行判断，选择最适的茶叶信息服务机构，并将问题加工发送给信息服务机构，相应的信息服务机构为其解答并将结果输送给信息需求者，信息需求者一般由茶农、茶叶批发商、零售商、茶叶加工厂以及消费者等构成，茶叶信息服务机构由政府、农技站、茶叶合作社、茶叶批发市场、茶企、专家以及个人等构成。茶叶云平台整合了农技站、茶叶合作社、茶叶龙头企业、茶叶批发市场以及“互联网+”平台的信息服务模式，改变了传统的信息传播方式，信息服务对象由被动接收信息转变为信息需求者主动获取信息，将传统信息服务主体整合起来，共同为信息需求者提供咨询和答疑服务。基于上述分析，作者提出茶叶云信息服务模式运行过程(见图3)。

图3 茶叶信息服务模式运行图

茶叶云信息服务模式是茶叶生产流通信息服务发展的一种重要趋势，2016年10月29日，“贵州茶云”在贵州茶博城上线启动。“贵州茶云”是由省政协牵头组织，省政协办公厅、省农委和省茶办主办，省内相关单位、科研机构和茶企共同建设的贵州茶产业官方平台，运用数据库、生物基因、物联网、理化分析等技术建设“茶云”大数据，茶云平台汇集目前贵州137万茶农，2 336家茶企、1 424家茶种植合作社的相关数据，面向茶企、合作社，提供生产、加工、销售环节信息化服务、跨境贸易一站式服务，上下游企业供应链服务，实现黔茶全产业链的数字化整合。2018年6月6日，安徽省黄山市人民政府与安徽移动“企业上云”全面战略合作签约仪式在黄山市举行，双方对推动智慧城市、物联网、云计算、大数据等领域开展深入合作。谢裕大茶叶股份有限公司、祁红茶业有限公司等客户代表现场签订“企业上云”业务合作协议。

五、 结语

龙头企业和“互联网+”平台主导的信息服务模式生产流通一体化程度比较高，合作社和农技站主导的信息服务模式主要服务于生产环节，批发市场主导的信息服务模式主要集中在流通环节。在大数据时代，互联网+平台模式会快速发展壮大，互联网+平台模式早期主要联结生产端和消费端，中长期则更可能将触角延伸到茶叶生产端，打造集生产、流通一体化的综合服务信息大平台，茶叶云将是互联网+平台模式未来演变的一种重要趋势。国家应进一步加强资金和技术支持，大力发展茶叶云平台。

本研究存在一定的局限性，首先，本文是基于安徽省主要茶产区实际调研与专家打分情况，利用模糊综合评价法将定性分析转为定量分析，有一定的主观性。其次，文章缺少从实证角度去研究茶叶生产流通信息服务水平。未来研究中应避免主观因素的影响，进一步实地调研搜集数据，选取各个模式下有代表性的企业做典型案例分析，尽可能地提高研究的准确度和精确性。